ValueError：只能比较相同标签的系列对象python

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']]

当我执行上述命令时，出现以下错误：

ValueError：只能比较相同标签的系列对象

我究竟做错了什么？*

两列的 dtypes 均为int64.

Pandas几乎所有操作都通过内部数据对齐来执行，这意味着它使用索引来比较和执行操作。

您可以通过将系列之一转换为numpy数组使用.values:

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']].values

但是，您正在比较行与行之间没有索引对齐。

MCVE:

df1 = pd.DataFrame(np.arange(1,10), index=np.arange(1,10),columns=['A'])

df2 = pd.DataFrame(np.arange(11,20), index=np.arange(11,20),columns=['B'])

df1['A'] != df2['B']

Output:

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

更改为 numpy 数组：

df1['A'] != df2['B'].values

Output:

1    True
2    True
3    True
4    True
5    True
6    True
7    True
8    True
9    True
Name: A, dtype: bool